Для оптимизации алгоритмов поиска минимальных значений в больших массивах данных можно использовать следующие подходы:

• Реализация масштабируемых алгоритмов. 1 Такие алгоритмы способны эффективно обрабатывать большие наборы данных без существенного увеличения потребности в ресурсах. 1 Для этого применяют параллельную обработку, распределённые вычисления и потоковые алгоритмы. 1
• Выбор оптимальных структур данных. 1 Например, использование индексирующих структур, таких как B-деревья или хэш-карты, может улучшить операции поиска и извлечения информации из больших массивов данных. 1
• Выявление и сокращение вложенных циклов. 1 Вложенные циклы могут значительно увеличивать временную сложность. 1 Сокращение их количества за счёт реструктуризации алгоритма или использования методов динамического программирования может существенно улучшить время выполнения. 1
• Использование алгоритмических стратегий. 1 Например, «разделяй и властвуй» разбивает проблемы на более мелкие подпроблемы, а динамическое программирование сохраняет и повторно использует решения пересекающихся подпроблем, сокращая избыточные вычисления. 1
• Профилирование и анализ памяти. 1 Инструменты профилирования памяти помогают выявить области, требующие много памяти, что позволяет разработчикам целенаправленно оптимизировать и уменьшить общую сложность пространства. 1
• Использование методов сжатия данных. 1 Такие методы, как кодирование по длине строки или кодирование Хаффмана, могут использоваться для представления данных в более компактной форме. 1 Это уменьшает объём памяти, необходимой для хранения и обработки. 1

Оптимальное решение зависит от конкретных требований поставленной задачи. 1 Для определения наиболее подходящего подхода для конкретной задачи часто проводят эксперименты и тестирование различных алгоритмов. 2